Is catch-per-unit-effort proportional to abundance?

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We compiled 297 series of catch-per-unit-effort (CPUE) and independent abundance data (as estimated by research trawl surveys) and used observation error and random effects models to test the hypothesis that CPUE is proportional to true abundance. We used a power curve, for which we were interested in the shape parameter (). There was little difference among species, ages, or gear types in the distributions of the raw estimates of  for each CPUE series. We examined three groups: cod, flatfish, and gadiformes, finding strong evidence that CPUE was most likely to remain high while abundance declines (i.e., hyperstability, where  < 1). The range in the mean of the random effects distribution for  was quite small, 0.64–0.75. Cod showed the least hyperstability, but still, 76% of the mass of the random effects distribution was below 1. Based on simulations, our estimates of  are positively biased by approximately 10%; this should be considered in the application of our findings here. We also considered the precision of CPUE indices through a meta-analysis of observation error variances. The most precise indices were those from flatfish (median coefficient of variation of 0.42).

La compilation de 297 séries de données de capture par unité d'effort (CPUE) et des données indépendantes d'abondance (estimées par des inventaires scientifiques au chalut) ainsi que l'utilisation de modèles d'erreur d'observation et d'effets aléatoires nous ont permis de vérifier l'hypothèse que la CPUE est proportionnelle à l'abondance réelle. Nous avons utilisé une courbe exponentielle, dont nous étions intéressés au paramètre de forme (). Il y a peu de différence entre les espèces, les âges ou les engins de pêche en ce qui concerne la distribution des estimations brutes de  pour chaque série de CPUE. Chez les trois groupes examinés, les morues, les poissons plats et les gadiformes, il y a de fortes indications que la CPUE a une grande probabilité de rester élevée alors que l'abondance décline (i.e., une hyperstabilité, lorsque  < 1). L'étendue de la moyenne de la distribution des effets aléatoires pour  est très faible, 0,64–0,75. Ce sont les morues qui montrent le moins d'hyperstabilité; néanmoins, 76% de la masse de la distribution des effets aléatoires est inférieure à 1. D'après nos simulations, les estimations de  sont surestimées d'environ 10%, ce qui doit pris en compte dans l'application de nos résultats. Nous avons aussi examiné la précision des indices de CPUE à l'aide d'une méta-analyse des variances des erreurs d'observation. Les indices les plus précis sont ceux des poissons plats (coefficient médian de variation de 0,42).[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: September 1, 2001

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